Osloの高度なAIがパターンを学習し、データセット作成を加速させることで、ラベリングプロセスを変革します
OsloのポリゴンSAM2統合により、複雑なオブジェクトの境界を自動的にトレースします。 不規則な形状や複雑なディテールに対して手術的な精度を維持しながら、アノテーション時間を90%削減します。
トレーニング済みモデルの重みを使用してデータを自動的にラベル付けし、アノテーション時間を短縮します。 以前のモデルバージョンや公開モデルをアノテーションアシスタントとして使用し、オブジェクトとクラスを自動的に識別します。
1つの例示アノテーションを作成すると、AIがデータセット全体で類似オブジェクトを生成します。 モデルは各例で改善され、反復的なオブジェクトの手動バウンディングボックス作成の時間を節約します。
OsloのAI機能は統合システムとして連携し、すべてのアノテーションから学習して提案を改善し、反復タスクを自動化します。
Osloの包括的なデータ操作と品質保証ツールで、生データをトレーニング対応データセットに変換します
モデルのパフォーマンスと汎化性能を向上させるための拡張画像を作成します。 画像レベルとバウンディングボックスレベルの両方の変換をサポートし、再現可能な結果でオフラインオーグメンテーションを適用します。
Osloのマルチモーダル検索でデータセット内のあらゆるものを検索できます。画像コンテンツ、メタデータ、アノテーション、 または自然言語の説明でクエリし、必要なデータを即座に見つけます。
Osloの包括的な分析ダッシュボードでデータを分析します。ギャップを特定し、品質を測定し、 トレーニング開始前にモデルパフォーマンスを向上させる実用的なインサイトを取得します。
Osloのデータインテリジェンスプラットフォームは、自動品質チェックとパフォーマンス最適化をすべてのワークフローに組み込み、すべてのデータセットが本番標準を満たすことを保証します。
基本的なタグ付けから複雑なランドマークアノテーションまで、Osloは専用のツールとワークフローであらゆるコンピュータビジョンタスクをサポートします
Osloの直感的なクリック＆ドラッグアノテーションツールで正確なバウンディングボックスを描画します。クロスヘアガイダンスと自動オブジェクト提案で検出ワークフローを高速化します。
Osloの高度なポリゴンツールとAI駆動の境界改良で詳細なセグメンテーションマスクを作成します。
Osloの柔軟なスケルトンシステムとカスタムランドマーク定義でキーポイントとポーズをアノテートします。
Osloのタグ付けシステムとキーボードショートカットで超高速分類のために画像を整理します。
Osloの統合アノテーションインターフェースは、数千枚の画像をラベリングする場合でも複雑なシーンを微調整する場合でも、すべてのモードで一貫したツールとショートカットでワークフローに適応します。
分散チームを同期させ生産性を維持するOsloのコラボレーションツールでアノテーションプロジェクトをスケールアップ
Osloの作業分配とマイルストーン追跡システムで複雑なアノテーションプロジェクトを調整します。
Osloのアノテーションリンクメッセージングとノイズを減らすスマート通知システムで会話を集中させます。
すべての変更、編集、レビューを追跡するOsloの包括的な監査証跡で、すべてのアノテーション活動の完全な可視性を維持します。
Osloのコラボレーションプラットフォームは、個人研究者からグローバルアノテーションチームまでスケールし、チームの規模や地理的分布に関係なくデータ品質とプロジェクトの勢いを維持します。